Desenvolvimento de software para processamento de imagens quantitativas em ressonância magnética
Notice bibliographique
Résumé
The use of quantitative analysis in medical radiology has been of great value in the detection of not accessible alterations in the simple visual analysis, said qualitative, for being very subtle, or for not being present in conventional magnetic resonance image techniques.However, certain types of quantification demand the acquisition of high cost softwares and computational platforms, beyond specialized workmanship, with technical knowledge in computation, to operate in non intuitive environments.In this scenery the objective of this work was the implementation of a software for analysis of transference of magneti zation in nuclear magnetic resonance images that works in IBM-PC platform and free operational systems as GNU/Linux.So, an algorithm for reading of standard DICOM 3.0 codified images was elaborated, an algorithm for the construction of Magnetization Transfer Ratio maps of acquired volume, and a visualizer with friendly interface for segmentation and analysis of the results.Finally the software made the opening of DICOM image possible.It also generated in efficient way the maps of percentage difference among the images without and with the pulse of magnetization transfer (MT), also making devices of movement corrections possible, when they are not very intense.It allowed the delineation of regions of irregular interest, with good visibility of the results.As standard control, the results were compared with the set of tools of the McGill
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».